NVIDIA RTX A6000 vs NVIDIA Tesla P4 — GPU-Vergleich (Apr 2026)
NVIDIA RTX A6000 (48GB GDDR6, 155 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA Tesla P4 (8GB GDDR5, Pascal). Cloud pricing: NVIDIA RTX A6000 from $0.30/hr, NVIDIA Tesla P4 from $0.16/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 4 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA RTX A6000
48GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA Tesla P4
8GB GDDR5 · Pascal
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektur | Ampere | Pascal | |
| VRAM | 48 GB GDDR6 | 8 GB GDDR5 | |
| Bandbreite | 768 GB/s | 192 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 155.0 TFLOPS | Nicht verfügbar | |
| FP32 | 38.7 TFLOPS | 5.5 TFLOPS | |
| TDP | 300W | 75W | |
| Erscheinungsjahr | 2020 | 2016 | |
| Segment | Professional | Data center | |
| Am besten geeignet für | Professional visualization AI inference content creation | Legacy inference video transcoding | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.30/hr | $0.16/hr | |
| Günstigste Spot | $0.33/hr | — | |
| Anbieter | 3 | 1 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$0.30/hr | Nicht verfügbar | |
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$0.49/hr | Nicht verfügbar | |
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$0.54/hr | Nicht verfügbar | |
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Nicht verfügbar | $0.16/hr | |
NVIDIA RTX A6000
NVIDIA Tesla P4
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Cherry Servers
Bare-Metal-GPU-Server mit 24 Jahren Hosting-Erfahrung und vollständiger Hardware-Kontrolle.
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Vast.ai
Sofortige GPUs. Transparente Preisgestaltung.
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 4.4 | 3.7 |
| Hauptsitz | Lithuania | United States | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | GPU-Marktplatz | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Rendering Forschung HPC generative KI Deep Learning | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max. VRAM (GB) | 80 | 192 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 2 | 8 | 8 |
| Interconnect | PCIe | NVLink, InfiniBand | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.16/hr | $0.06/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Sekunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Ja | Ja |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) |
| Kostenlose Guthaben | Keine | Kleines Testguthaben bei Anmeldung | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben |
| Ausgangsgebühren | Nicht verfügbar | Variiert je nach Host ($/TB) | Keine (Kostenlos) |
| Speicher | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/Monat) | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) |
| Infrastructure | |||
| Regionen | Litauen, Niederlande, Deutschland, Schweden, USA, Singapur (6 Standorte) | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren | 31 globale Regionen |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,97 % | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) | 99,99 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (Bare Metal – vollständige Stack-Kontrolle) | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein | Ja | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Sekunden | Sofort |
| Kubernetes Support | Ja | Nein | Nein |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | ISO 27001 ISO 20000-1 DSGVO PCI DSS | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA | SOC 2 Typ II |
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